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两化融合及数实融合试点企业名单

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简介:
本名单旨在推动信息化和工业化深度融合以及数字技术与实体经济结合的企业试点项目,以促进技术创新和产业升级。 两化融合试点企业名单包括了工业化信息化融合、数字经济与实体经济的结合以及数实融合试点企业的相关信息。 两化融合是指信息化和工业化的高层次深度结合,通过以信息化带动工业化、以工业化促进信息化的方式走新型工业化道路;其核心在于利用信息化支撑可持续发展模式。这具体体现在电子信息技术被广泛应用于生产各个环节,并成为企业管理中的常规手段。同时,信息化进程与工业化进程不再独立进行,而是相互交融,在技术、产品和管理等多个层面彼此不可分割,并由此催生了工业电子、工业软件及工业信息服务业等新兴产业。 此外,两化融合还反映在企业的实际运营中。例如,企业通过信息技术的应用实现自主设计制造的数字化智能化;建立以质量、计划、财务、设备、生产、人力资源与安全管理为重点的企业管理信息化系统;在市场营销方面,物流和供应链管理过程充分利用信息技术手段,并且拥有互动型门户网站,在产品销售上电子商务所占比例超过30%。另外,利用信息技术还可以显著提高节能减排的效果。 我们整理了这些两化融合试点企业名单,以促进企业的数字化转型及数字经济与实体经济的深度融合。这份名单由工业和信息化部办公厅公布。

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    本名单旨在推动信息化和工业化深度融合以及数字技术与实体经济结合的企业试点项目,以促进技术创新和产业升级。 两化融合试点企业名单包括了工业化信息化融合、数字经济与实体经济的结合以及数实融合试点企业的相关信息。 两化融合是指信息化和工业化的高层次深度结合,通过以信息化带动工业化、以工业化促进信息化的方式走新型工业化道路;其核心在于利用信息化支撑可持续发展模式。这具体体现在电子信息技术被广泛应用于生产各个环节,并成为企业管理中的常规手段。同时,信息化进程与工业化进程不再独立进行,而是相互交融,在技术、产品和管理等多个层面彼此不可分割,并由此催生了工业电子、工业软件及工业信息服务业等新兴产业。 此外,两化融合还反映在企业的实际运营中。例如,企业通过信息技术的应用实现自主设计制造的数字化智能化;建立以质量、计划、财务、设备、生产、人力资源与安全管理为重点的企业管理信息化系统;在市场营销方面,物流和供应链管理过程充分利用信息技术手段,并且拥有互动型门户网站,在产品销售上电子商务所占比例超过30%。另外,利用信息技术还可以显著提高节能减排的效果。 我们整理了这些两化融合试点企业名单,以促进企业的数字化转型及数字经济与实体经济的深度融合。这份名单由工业和信息化部办公厅公布。
  • 据的
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    本研究探讨了如何高效地将两组点云数据进行精准融合的技术方法,旨在提高三维场景重建和物体识别的应用效果。 两个点云数据的融合是指将来自不同来源或时间点的点云数据结合在一起的过程,以创建更完整、更高精度的空间模型。这一过程在三维重建、机器人导航以及增强现实等领域有着广泛的应用价值。通过算法优化,可以有效减少噪声和冗余信息的影响,并提高最终输出的质量与实用性。
  • PCA.zip_pca图像_灰度图像_图像_技术
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    本项目探讨了基于PCA(主成分分析)的图像融合技术,特别关注于灰度图像的优化处理。通过综合各源图像的信息,实现增强后的单幅融合图像,提高视觉效果和信息量,广泛应用于医学影像、卫星遥感等领域。 对于两幅图像进行PCA融合时,可以将一幅高分辨率的灰度图像与另一幅低分辨率的彩色图像结合起来。
  • MATLAB代码-例:传感器示例
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行传感器数据融合的实例代码,旨在展示如何结合来自多个传感器的数据以提高估计精度和可靠性。 数据融合的MATLAB代码示例涉及传感器融合与因子图实验的应用场景。该示例包含了以下类型的数据:全球定位系统(GPS)、国际货币联盟晴雨表、相机功能轨迹导航以及各种传感器信息,这些数据以特定格式进行存储。 感谢FFI同事允许共享这些资源! 提供的可执行文件包括: - 绘制原始数据。 - GPS和IMU的批量融合处理。 - 实现固定滞后算法的GPS与IMU数据融合。 - 利用ISAM2技术实现GPS、IMU与其他传感器的数据整合。 以下为Ubuntu系统下安装依赖项的具体步骤: 1. 安装编译器,cmake,curl及git工具: ``` sudo apt install -y build-essential cmake curl git wget ``` 2. 安装Eigen库及相关数学计算支持包(如BLAS和LAPACK): ``` sudo apt install -y libblas-dev liblapack-dev libeigen3-dev ``` 3. 获取并安装Sophus库: 使用Git命令克隆GitHub上的Sophus代码仓库,然后进行编译与安装。 在开始项目之前,请根据实际需求选择合适的部分,并按照上述指导完成环境搭建。
  • 遥感资料(三):遥感图像方法、遥感与非遥感技术、质量评估
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    本资料深入探讨了遥感图像和数据融合技巧,涵盖遥感与非遥感信息整合策略,并分析融合效果评价方法。 这份资源涵盖了遥感图像融合的相关内容,包括影像融合概述、遥感数据融合方法、遥感与非遥感数据的融合方法以及融合质量评估四个部分。 首先是“影像融合概述”,这部分介绍了什么是影像融合及其重要性,并且解释了其基本原理和分类。它有助于读者理解影像融合的基本概念及目的。 接下来是“遥感数据融合方法”,该部分内容详细描述了常用的空间域、变换域与特征域等不同类型的遥感数据融合技术,使读者能够了解各种数据融合方式的理论基础以及各自的优缺点。 再者,“遥感与非遥感数据融合方法”部分则探讨如何将各类地理信息系统(GIS)和数字高程模型(DEM)等非遥感信息与卫星图像相结合的方法和技术。这部分内容旨在帮助用户掌握多源数据的有效整合技巧及其实际应用价值。 最后是关于“融合质量评估”的章节,它详细介绍了在完成影像合并后应当采用何种客观或主观标准来评价其效果好坏,并向读者展示了一系列用于判断最终成果是否符合预期的定量与定性分析手段。
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    本教程全面解析图像融合技术,重点讲解基于贝叶斯方法的信息融合策略,并提供实用的图像融合技巧与应用案例。适合对图像处理感兴趣的读者深入学习。 压缩包内包含了我使用过的图像融合程序,包括小波、PCNN、贝叶斯等算法,仅供参考。
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    本项目提供了一个具体的例子来展示如何使用编程技术将两张图片进行融合。通过简洁明了的源代码,用户可以学习到图像处理的基本原理和实际应用技巧,适合初学者入门与进阶者参考研究。 在图像处理领域,图像融合是一种将两幅或多幅图像的信息结合在一起的技术,目的是为了提高图像的视觉效果或者增强某些特定特征。标题“实现两幅图象融合的例子源码”指的是提供了一段代码用于演示如何进行图像融合操作。 以下是一些关键知识点: 1. **基本概念**:每个像素都有颜色和亮度值,在融合过程中是处理的基本单位。 2. **算法选择**:有多种方法,如基于频域的(小波变换、傅立叶变换)、空域的(加权平均、最大值选择)以及特征导向的方法。这些算法的选择取决于具体的应用需求及图像特性。 3. **加权平均法**:一种常见的融合技术,通过为每幅图中的像素分配权重,并依据该权重计算出最终的融合结果。 4. **小波变换**:能够将图像从空间域转换到频率域进行多尺度分析,在频域中执行操作可以更好地保持细节和结构信息。 5. **金字塔方法**:在不同分辨率下处理图像,然后逐层进行融合,并最后组合成全分辨率的融合结果。 6. **编程库支持**:MATLAB或OpenCV提供了丰富的函数用于简化代码编写。例如,在MATLAB中使用`imfuse`函数;而在OpenCV中则可以利用`merge`, `addWeighted`等函数实现图像处理功能。 7. **评估方法**:融合效果可以通过均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)进行评价。 通常,提供的压缩包文件将包含一段用特定编程语言编写的源代码来演示上述的一种或多种技术。为了深入理解这段代码的实现原理与操作流程,需要具备一定的编程基础以及图像处理知识,并熟悉相关函数的工作机制及如何对图像进行读取、处理和显示等操作。 通过阅读和运行这些示例代码,可以直观地学习到实际应用中的图像融合过程和技术细节,这对于进一步的研究与开发工作非常有帮助。
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    本资源为基于Matlab实现的D-S证据理论下的多传感器信息融合技术,适用于研究和开发中的信息与数据融合问题。包含详细代码及注释。 D-S证据理论数据融合算法的基础程序可以进行修改。这段文字描述的内容与特定的编程实现或算法框架有关,但不包含任何外部链接、联系人电话号码或即时通讯工具信息等细节。